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Description

Niveau: Supérieur, Licence, Bac+3
L3 MASS P/ESD - Mathematiques Appliquees Annee 2011-2012 TD n?5 : Algorithmes et graphes Exercice 1 : Parcours en profondeur et applications On considere le graphe suivant : 1.1. Appliquer l'algorithme de parcours en profondeur a partir du sommet 1. 1.2. En deduire si le graphe est fortement connexe ou non. S'il ne l'est pas, determiner l'ensemble des composantes connexes. 1.3. Determiner s'il y a des circuits dans le graphe. 1.4. Reprendre la question 1.2. a l'aide du parcours en largeur. Exercice 2 : Parcours en largeur et applications Le reseau informatique d'une entreprise est represente par le graphe qui suit. Les sommets representent les serveurs et les aretes indiquent le temps necessaire pour faire passer une information d'un ordinateur a l'autre. 2.1. Effectuer le parcours en largeur du graphe a partir de l'ordinateur A. 2.2. Un employe travaillant sur l'ordinateur A envoie un document a un collegue utilisant l'or- dinateur K. Combien de temps faudra-t-il au minimum pour que le document lui parvienne si les connections entre ordinateur prennent toutes le meme temps (mettre toutes les valeurs du graphe a 1) ? 2.3. Meme question avec les temps ecrits sur le graphe. 2.4. Le serveur F tombe subitement en panne a cause d'un virus. Combien de temps faut-il maintenant pour envoyer un document de A a K (avec les temps ecrits sur le graphe) ? 1

  • graphes sans circuits

  • parcours en largeur

  • duree reelle

  • meme question avec les temps ecrits sur le graphe

  • code tache

  • tache critique


Informations

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Langue Français

Extrait

TD 5
Algorithmique Rappeldeprobabilit´e: Deux´eve´nementsE1etE2sont ditsind´sdantepenpaorsliil´tabibsdleueeqivrrxaeueˆmnetneem temps est Pr[E1∩ E2] = Pr[E1]×Pr[E2]. Danslecasleplusge´ne´ralo`uE1etE2rimeseas´nceptsaantspendnd´eenti:ano,nones
Pr[E1∩ E2] = Pr[E1|E2]×Pr[E2] = Pr[E2|E1]×Pr[E1],
ou`Pr[E1|E2r´esentelaper]litie´ocdntioinnleelprobabdeE1e´nndontta´eE2. Quand on a un ensemble de´v´enementsnonne´cessairementinde´pendants,ona:
k k1 E] = P Pr[i=1ir[E1]×Pr[E2|E1]×Pr[E3|E1∩ E2]. . .Pr[EkE| ∩i]. i=1
Exercice 1:Coupe minimale dans un graphe SoitGntve´eecenemllueueisulpteteˆrasrapheungrect´conn-nro,eone´vaeitnsentrelesnsommets. UnecoupeCdansGtuesnsneblemaedteˆruqseoisiselnve,ene`lGdevient non-connexe. Unecoupe minimaleutsenadiarecedupconeamepamixnureuoceesletmila.eeLil´tmeniedetrouvprobl`em NP-complet. Lid´eedelalgorithmeestdechoisiruniform´ementuneareˆteetdefusionnerlesdeuxsommets enunseulsommetenmettantsurcesommetlesarˆetesquiarrivaientauxdeuxsommetsinitiauxet enenlevantlesboucles.Onappellecetteope´rationunecontraction.Oegrapheˆmmeselivnioqteu initialnavaitquuneseuleareˆteentrechaquesommet,legrapheayantsubiunecontractionpeut encontenirauplusdeux.Ceprocessusdiminueduneunite´lenombredesommets.Lalgorithme eectuedescontractionsjusqu`acequelenombredesommetssoite´gal`a2etretournecommevaleur lenombredarˆetesentrecesdeuxpoints.
1.Montrerquunecontractiondareˆtenediminuepaslavaleurdunecoupeminimalesionnenl`eve pasdareˆtedunecoupeminimale. 2. Soitkla valeur d’une coupe minimale. Montrer queGa au moinskn/.seteˆra2 3. SoitEienv´´elentdenemdeˆetehciopesaenraisurC`alair1,pout-aip`eeme´ein2. (a) Montrerque Pr[E1]12/n. i1 (b) Montrerque Pr[E2|E1]12/(n[1)etqenPrue´nrelameptulgse´Ei|∩ Ej]12/(ni+1). j=1 2 (c)Montrerquelaprobabilit´etrouverunecoupeminimaleparceproc´ed´eestaumoins. n(n1)
4.Montrercommentobtenirunalgorithmedontlaprobabilite´de´checsoit<1/eet donner sa complexit´eo`ueonSin.ieerp´´eenmhtiragoludesabaestltechecsoilit´ed´paorabibevtuuqle aussi petite que l’on veut, par exemple 1/nqu,tlesleelxelpmoca?e´ti
Exercice 2:Curetlˆottiviarsnusgndenaphrae 1. Rappelerl’algorithme de Floyd-Warshall pour calculer la distance minimale entre tout couple de sommetsetdonnersapreuveetsacomplexit´e. 3 2.MontrerquilpermetdecalculerlaclˆoturetransitiveenΘ(n) en temps. 3.Montrerquesilexisteunalgorithmequicalculelacloˆturetransitivedunematricen×nenA(n) additions,multiplicationsde´le´mentsdunsemi-anneauetsiA(3n)cA(ne´rnle)pouruc >0 et toutnentier positifs, alors il existe un algorithme de multiplication avecM(n) =O(A(n)) additions et multiplications. 4. Montrerque si le produit de deux matricesn×nen´eullccareetpueˆtM(n) additions et mul-tiplications et si 4M(n/2)M(n) etM(2n)cM(n) pour uncet toutnallcoˆuter,arslo transitive se calcule enA(n) =O(M(n)) additions et multiplications. 5.Montrerquelesemi-anneauboole´enB= ({0,1},,,0,1) n’est pas un anneau. log 72 6. SoitAetBdeux matricesn×nullcenereptuesacpeorudtieennes.Lbool´eO(n(logn=) ) 2.82 O(ne.terutoˆlvitisnar,ainireselacsiquretao)´pibanoisn
Exercice 3:Distance minimale entre tout couple de sommets Soitungraphenon-orient´e,connect´e,avecunensembledesommetsV={1, . . . , n}et|E|=m areˆtesdepoidsunitaire.OnnoteAennelacebool´ejdanecartamdecin×netAij=Aji1=isetlerˆa ´ (i, j) est dansEe´odnnnosit0enttaEn.A, la matrice des distancesDest une matrice d’entiers positifs telle queDijvaut la longueur du plus court chemin entre le sommetiet le sommetj. Les diagonales deAetDtruocsulsnimehcvenal.Lt0iaederd`mtepaehnurgemaxestldespimum entre toute paire de sommets. Le but de cet exercice est de montrer que pour toute paire de sommets le calcul de la plus courte distance (APD) et le calcul d’un plus court chemin (APSP) entre deux sommets, peut se faire en unpeuplusducoˆutMM(n) d’une multiplication de 2 matricesn×nr´eydlo.FhslaW-raomtnoltn 3 commentre´soudreceprobl`emeenΘ(nsecaahtnteetobnrepassercanepasd´rehc`ehcnO.)aelqu 3 multiplication matricielle peut s’implanter plus rapidement qu’enO(n). 0 0 1) SoitG(V, Eapridesemoemstlegr)obteaphe¸alpneunaenutnacnteeetrˆueaqchrei6=jV 0 00 quisont`adistance1ou2dansG. On noteraAla matrice d’adjacence deGetDla matrice des 0 plus courtes distances dansG. 2 a) Montrer que siZ=A, alors il existe un chemin de longueur 2 dansGentre chaque paire de sommetsietjsi et seulement siZij>0. De plus, la valeur deZijest le nombre de chemins distincts de longueur 2 entreietj. 0 b)Supposonsquelediam`etredeGsoit au plus 2. Montrer queGest un graphe complet et exprimer 0 dans ce casDen fonction deAetA.
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2)Enge´n´eral,Graerrtiberiatnemavutruoiiandetm`epgrandn. a) Montrer alors que pout toute pairei, jV, 0 SiDijest paire, alor sDij= 2Dij. 0 1 SiDijest impaire, alorsDij= 2Dij. 0 Onend´eduitquelamatriceDea´eullccveuepacerteˆtDelpsulsei´oedsotsutlaparitnconnaˆı courts chemins. b) Montrer que pour chaque paire de sommets distinctsietjdansG, Pour chaque voisinkdei,Dij1DkjDij+ 1. Il existe un voisinkdeitel queDkj=Dij1.
c) Montrer que pour chaque paire de sommets distinctsietjdeG, 0 0 D SiDijest paire, alorskjDipour chaque voisinkdeidansG. j 0 0 SiDisDDpour chaque voisinkdeidansG. De plus, il existe un voisin jest impaire, alorkj ij 0 0 kdeidansGtel queD <D. kj ij SoitΓ(i) l’ensemble des voisins deidansGetd(ide´egrdeel)isationedd´En.iueralacartce´ir suivante: Pour toute paire de sommets distinctsietjdeG: P 0 0 siDD Dijest paire si et seulementkΓ(i)kj ijd(i). P 0 0 Dijest impaire si et seulement siD dD <(i) kΓ(i)kj ij P 0 d) Montrer comment calculerDen utilisant une multiplication matricielle. Remarquez kΓ(i)kj queZii=d(i) pour toutipretosopalersuoranglrotimhree´ucrsifpourcalculerD. Analyser sa complexite´entermedemultiplicationmatricielleutilisantlafonctionT(n, δ`o)uδdelt`maietrese du graphe. 3) Pour calculer la matrice des plus courts chemins, on va utiliser une sous-routine BPWM qui calculeunt´emoinduproduitdedeuxmatricesboole´ennes. SoitAetBictrmauxdeolsrelrpdoiutesbool´eeennes.AP=ABest tel quePij= 1 s’il existe un te´moinktel queAik=Bkj= 1. On se propose de chercher un algorithme qui calcule une matrice Wtel queWijrpdoiu.tmo´eduinesnttu a)Supposonsquilnexistequunseulte´moin.MontrercommentcalculerWen effectuant une seule multiplication matricielle. 2 Ilexisteunalgorithmerandomis´eenO(MM(n) lognnnens.Ocaurpo)laerullcdecirtamiome´tse chercherapasa`construirecetalgorithme. Pourcalculerlespluscourtscheminsentrechaquepairedesommets,onnevapasd´ecrireex-3 plicitement tous les chemins car sinon on peut utiliser un tempsΩ(n).
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